【摘 要】
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本文提出了一种新的具有多因子误差结构的部分线性变系数动态面板数据模型.为了同时估计出模型中的未知参数和非参数系数函数,本文提出了一种三步估计方法.在第一步和第二步中,采用非参数广义矩法（NPGMM）估计所有的未知系数,第三步采用平均法得到参数系数的估计.具体地说,第一步,本文投影出协变量中的因子,并以此构造工具变量来处理模型的内生性问题,进而利用非参数广义矩的方法来估计模型中的未知系数.第二步是使
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本文提出了一种新的具有多因子误差结构的部分线性变系数动态面板数据模型.为了同时估计出模型中的未知参数和非参数系数函数,本文提出了一种三步估计方法.在第一步和第二步中,采用非参数广义矩法（NPGMM）估计所有的未知系数,第三步采用平均法得到参数系数的估计.具体地说,第一步,本文投影出协变量中的因子,并以此构造工具变量来处理模型的内生性问题,进而利用非参数广义矩的方法来估计模型中的未知系数.第二步是使用第一步估计中得到的残差来估计误差项中的未知因子,然后通过投影的方式,从模型中消去未知因子,再使用非参数广义矩的方法第二次估计模型中的未知系数.在适当的条件下,本文证明了所提出的估计量的相合性和渐近正态性.最后,通过蒙特卡罗仿真验证了所提出的估计量在有限样本下表现良好.本文的安排如下.第一章绪论,提出了模型并介绍了模型的相关知识和本文的主要工作.第二章介绍模型和估计过程.第三章介绍模型假设并给出估计量的相合性和渐近正态性.第四章为数值模拟,探究本文所提估计方法在有限样本下的表现.第五章是定理的详细证明过程.在第六章本文给出了结论和展望.
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